Dask Python（它是如何为开发人员工作的）

介绍

Python 是一种功能强大的数据分析和机器学习语言，但处理大型数据集对于数据分析来说是一项挑战。 这就是Dask****进来。 Dask 是一个开源库，它为分析提供了先进的并行化功能，可以对超过单机内存容量的大型数据集进行高效计算。在本文中，我们将介绍 Dask 库的基本用法，以及另一个非常有趣的 PDF 生成库，名为IronPDF从铁软件生成 PDF 文档。

为什么使用 Dask？

DaskPython.NET》旨在将您的 Python 代码从单台笔记本电脑扩展到大型集群。 它与流行的 Python 库（如 NumPy、pandas 和 scikit-learn）无缝集成，无需大幅修改代码即可实现并行执行。

Dask 的主要功能

1. 并行计算：Dask 允许您同时执行多个任务，大大加快了计算速度。

2. 可扩展性：它可以将数据集分割成小块并进行并行处理，从而处理比内存更大的数据集。

3. 兼容性：与现有的 Python 库配合良好，可轻松集成到您当前的工作流程中。

4. 灵活性：提供高级集合，如 Dask DataFrame、任务图、Dask Array、Dask Cluster 和 Dask Bag，它们分别模仿 pandas、NumPy 和列表。

入门Dask

安装

您可以使用 pip 安装 Dask：

pip install dask[complete]

基本用法

下面有一个简单的例子来演示 Dask 如何实现并行计算：

import dask.array as da
# Create a large Dask array
x = da.random.random((10, 10), chunks=(10, 10))
print('Gneerated Input')
print(x.compute())
# Perform a computation
result = x.mean().compute()
print('Gneerated Mean')
print(result)

import dask.array as da
# Create a large Dask array
x = da.random.random((10, 10), chunks=(10, 10))
print('Gneerated Input')
print(x.compute())
# Perform a computation
result = x.mean().compute()
print('Gneerated Mean')
print(result)

在此示例中，Dask 创建了一个大数组，并将其分割成小块。 计算()方法触发并行计算并返回结果。 任务图在 Python Dask 中用于实现并行计算。

输出

Dask 数据框架

Dask DataFrames 类似于 pandas DataFrames，但设计用于处理比内存更大的数据集。 下面是一个例子：

import dask
df = dask.datasets.timeseries()
print('\n\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))
print('\n\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10))

import dask
df = dask.datasets.timeseries()
print('\n\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))
print('\n\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10))

代码展示了 Dask 处理时间序列数据、生成合成数据集以及利用其并行处理能力高效计算聚合（如按小时计算）的能力。 Python Dask DataFrames 中使用多个 Python 进程、分布式调度程序和多核计算资源来实现并行计算。

输出

最佳实践

1. 从小处着手：从小型数据集开始，了解 Dask 如何工作，然后再扩大规模。

2. 使用仪表板：Dask 提供了一个仪表板，用于监控计算的进度和性能。

3. 优化块大小：选择适当的块大小，以平衡内存使用和计算速度。

介绍IronPDF

IronPDF是一个强大的 Python 库，设计用于使用 HTML、CSS、图像和 JavaScript 创建、编辑和签署 PDF 文档。 译文强调性能效率，尽量减少内存使用。 关键功能包括：

• HTML 至 PDF 转换：利用 Chrome 浏览器的 PDF 渲染功能，轻松将 HTML 文件、字符串和 URL 转换为 PDF 文档。
• 跨平台支持：可在 Windows、Mac、Linux 和各种云平台上无缝运行 Python 3+。 它还与 .NET、Java、Python 和 Node.js 环境兼容。
• 编辑和签名：自定义 PDF 属性，应用密码和权限等安全措施，并无缝添加数字签名。
• 页面模板和设置：通过页眉、页脚、页码、可调整页边距、自定义纸张大小和响应式设计定制 PDF 布局。
• 符合标准：严格遵守 PDF/A 和 PDF/UA 等 PDF 标准，确保 UTF-8 字符编码的兼容性。 还要支持对图片、CSS 样式表和字体等资产的有效管理。

安装

pip install ironpdf 
pip install dask

使用IronPDF和Dask生成PDF文档。

先决条件

1. 确保已安装 Visual Studio Code

2. 已安装 Python 3 版本

   首先，让我们创建一个 python 文件来添加我们的脚本

   打开 Visual Studio 代码并创建文件 daskDemo.py。

   安装必要的库：

pip install dask
pip install ironpdf

然后添加以下 Python 代码以演示 IronPDF 和 Dask python 包的使用

import dask
from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"
df = dask.datasets.timeseries()
print('\n\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))
print('\n\nComputed Mean Hourly DataFrame')
dfmean = df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10)
print(dfmean)
renderer = ChromePdfRenderer()
# Create a PDF from a HTML string using Python
content = "<h1>Awesome Iron PDF with Dask</h1>"
content += "<h2>Generated DataFrame (First 10)</h2>"
rows = df.head(10)
for i in range(10):    
    row = df.head(10).iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])},  {str(row[2])},  {str(row[3])}</p>"
content += "<h2>Computed Mean Hourly DataFrame (First 10)</h2>"
for i in range(10):    
    row = dfmean.head(10).iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}</p>"
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)    
    # Export to a file or Stream
pdf.SaveAs("DemoIronPDF-Dask.pdf")

import dask
from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"
df = dask.datasets.timeseries()
print('\n\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))
print('\n\nComputed Mean Hourly DataFrame')
dfmean = df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10)
print(dfmean)
renderer = ChromePdfRenderer()
# Create a PDF from a HTML string using Python
content = "<h1>Awesome Iron PDF with Dask</h1>"
content += "<h2>Generated DataFrame (First 10)</h2>"
rows = df.head(10)
for i in range(10):    
    row = df.head(10).iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])},  {str(row[2])},  {str(row[3])}</p>"
content += "<h2>Computed Mean Hourly DataFrame (First 10)</h2>"
for i in range(10):    
    row = dfmean.head(10).iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}</p>"
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)    
    # Export to a file or Stream
pdf.SaveAs("DemoIronPDF-Dask.pdf")

代码解释

本代码片段集成了用于数据处理的 Dask 和用于生成 PDF 的 IronPDF。 它展示了

1. Dask 集成：使用 `dask.datasets.timeseries()生成合成时间序列数据框(df). 打印前 10 行(`df.head(10)`)并计算每小时的平均数据框(`dfmean`)基于列 "x "和 "y"。

2. IronPDF 使用：使用 License.LicenseKey\ 设置 IronPDF 许可证密钥。 创建 HTML 字符串(`内容`)包含来自生成和计算的 DataFrames 的标题和数据。

   将 HTML 内容渲染为 PDF(`pdf`)使用 `ChromePdfRenderer()`.

   将 PDF 保存为 "DemoIronPDF-Dask.pdf"。

   该代码结合了 Dask 的大规模数据操作能力和 IronPDF 将 HTML 内容转换为 PDF 文档的功能。

输出

PDF

IronPDF 许可证

IronPDF许可证密钥让用户可以在购买之前检验其广泛功能。

在使用前将许可密钥放在脚本的开头IronPDF 软件包:

from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

结论

Dask是一种多功能工具，可大大提高您在 Python 中的数据处理能力。 通过实现并行和分布式计算，它可以让您高效地处理大型数据集，并与现有的 Python 生态系统无缝集成。 IronPDF是一个功能强大的 Python 库，用于使用 HTML、CSS、图像和 JavaScript 创建和处理 PDF 文档。 该工具提供 HTML 到 PDF 的转换、PDF 编辑、数字签名和跨平台支持等功能，适用于 Python 应用程序中的各种文档生成和管理任务。

有了这两个库，数据科学家就可以执行高级数据分析和数据科学操作。 然后使用 IronPDF 将输出结果存储为标准 PDF 格式。